FMS巡航阶段的垂直轨迹预测算法及应用

飞机的飞行过程涉及多个垂直飞行阶段,巡航阶段占了绝大部分的飞行时间、飞行距离及燃油消耗,研究飞行管理系统（FMS）巡航阶段的垂直轨迹预测算法,对于提升飞行的经济性、舒适性、安全性是非常重要和必要的。为了满足不同类型飞机之间巡航阶段垂直轨迹预测算法的通用性,提高垂直轨迹预测的精确度和可信度,提出一种适用于巡航阶段的垂直轨迹预测算法。首先,通过计算巡航阶段的速度剖面,构建预测过程中更加符合实际的大气模型;然后基于第一性原理（第一法则）的飞机模型计算所需的巡航燃油流量数据,通过设计的巡航阶段垂直轨迹预测算法逻辑,给出巡航阶段预测的垂直轨迹;最后通过地面仿真试验和空中试飞验证算法的有效性与准确性。结果表明：本文提出的基于第一性原理飞机模型的FMS 巡航阶段垂直轨迹预测算法能够预测飞机的巡航轨迹,且预测精度误差低于1%。     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

小推力深空探测轨道全局优化设计

 针对小推力深空探测四维轨道优化设计,给出了一种组合优化算法,采用该算法基于二体模型进行了深空探测四维轨道全局优化。该组合优化算法由动态规划算法、静态参数优化算法与共轭梯度算法组成。动态规划算法和静态参数优化算法用以选择最优的发射窗口、返回窗口及相应的近似飞行轨道;基于该近似轨道方案,采用共轭梯度算法（解决两点边值问题）求解精确的最优轨道。通过大量的数值仿真计算,得到了航天器的全局最优飞行轨道,及相应的最优发射窗口与返回窗口。数值仿真结果表明,该组合优化算法对深空探测轨道优化具有良好的通用性和工程运用价值。     

垂直导航优化轨迹算法概述

本文首先叙述垂直剖面内优化飞行轨迹的一般计算方法,从确定飞行运动方程、选择控制变量、建立成本函数到变分法优化运算。然后以目前运输机和某些客机机载飞行(性能)管理计算机的软件为例(由DELCO公司开发,首先应用于C-130、C-135、C-141运输机,并在此基础上发展到用于DC-9-80客机上),说明一种简化的计算方法、轨迹综合。特别说明了性能优化运算POA软件如何制订出飞行计划表格,及在实时飞行中的数据更新和制导飞行。     

高超声速飞行器周期巡航轨迹设计与优化

针对高超声速飞行器,给出了参数建模方法并分析了其气动特性,建立了乘波体外形高超声速飞行器的纵向平面运动学模型;提出了高超声速飞行器巡航段周期轨迹的方案及相应的轨迹优化方法.采用高斯伪谱法解决周期性轨道优化问题,将原有的连续周期非线性优化问题转化为多段离散优化问题,并采用SQP算法求得最优解.仿真结果表明,在巡航航程相同的情况下,周期轨迹比稳态轨迹更省燃料.     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

冲压发动机导弹爬升轨迹与推力调节规律优化

针对以冲压发动机为动力的导弹爬升问题,建立了飞行轨迹和推力规律一体化优化设计模型。采用基于三次样条的直接离散方法,将弹道优化问题转化为参数优化问题,选取兼顾全局搜索能力和局部搜索精度的粒子群-变尺度法(PSO-BFGS)串联混合算法求解最省燃料爬升弹道,得到了"先减速再加速"爬升方案。相比传统的采用最大推力规律、仅优化爬升轨迹的爬升方案,一体化设计能充分发挥冲压发动机的推力调节能力,使导弹以较小的平均飞行速度完成爬升过程,可以显著节省燃耗,提高导弹的性能。     

Energy-optimal trajectory planning for solar-powered aircraft using soft actor-critic

High-Altitude Long-Endurance (HALE) solar-powered Unmanned Aircraft Vehicles (UAVs) can utilize solar energy as power source and maintain extremely long cruise endurance, which has attracted extensive attentions from researchers. Trajectory optimization is a promising way to achieve superior flight time because of the finite solar energy absorbed in a day. In this work, a method of trajectory optimization and guidance for HALE solar-powered aircraft based on a Reinforcement Learning (RL) framework is introduced. According to flight and environment information, a neural network controller outputs commands of thrust, attack angle, and bank angle to realize an autonomous flight based on energy maximization. The validity of the proposed method was evaluated in a 5-km radius area in simulation, and results have shown that after one day-night cycle, the battery energy of the RL-controller was improved by 31% and 17% compared with those of a Steady-State (SS) strategy with a constant speed and a constant altitude and a kind of state-machine strategy, respectively. In addition, results of an uninterrupted flight test have shown that the endurance of the RL controller was longer than those of the control cases.     

民机飞行管理系统建模与仿真实现

飞行管理系统的建模与仿真在民机飞行模拟器的研制中具有重要意义。研究了飞行管理计算机系统(FMCS)的建模。FMCS的功能通过飞行管理计算机(FMC)和控制显示组件(CDU)实现。基于Visual C 编译环境开发了CDU操作界面,可进行数据输入与飞机状态监控。建立了FMC的导航数据库和性能数据库,规划了飞机水平飞行轨迹,完成了侧向飞行控制。最后基于飞行手册给出的飞行剖面数据设计了次优垂直轨迹。仿真结果表明,水平轨迹规划算法切实有效。     

基于经济性和环保性的下一代客机轨迹优化

针对提高民航客机飞行经济性和降低其对环境污染的问题,基于"下一代航空运输系统"的连续性飞行剖面,建立纵向飞行轨迹模型,综合经济性和环保性两类目标,对飞行轨迹进行了优化。以某型客机为例,优化目标分别为直接使用成本、总温室气体排放量以及两者组合的多目标,基于"下一代航空运输系统"的连续性飞行剖面,选用不同的航程进行了轨迹优化。结果表明,排放量受飞行高度的影响较大,而直接使用成本则对航时和油耗更为敏感。     

飞航导弹飞行包络影响因素分析

飞航导弹飞行包络确定是保障导弹飞行安全的重要基础。本文根据飞航导弹飞行过程,分析了飞行过程中的主要误差,并分别建立了飞航导弹航向和纵向飞行包络的误差模型,确立了各飞行阶段飞行包络半径大小计算方法,为飞航导弹的飞行安全研究提供了基础。     

有动力通用再入飞行器的轨迹设计与优化

研究了有动力通用再入飞行器的燃料最优巡航轨迹,将问题转化为求解最优稳态巡航轨迹和最优周期巡航轨迹问题。基于稳态动力学方程求解了全局最优稳态巡航轨迹,采用直接打靶法求解了最优周期巡航轨迹,求解过程均考虑了质量变化。结果表明,与全局最优稳态巡航轨迹相比,在一个周期内,最优周期巡航轨迹在燃料消耗和吸热量两个方面都更具优势,采用超燃冲压发动机和火箭发动机分别可以节省4.75%和3.96%的燃料,吸热量分别减小10.4%和5.9%。     

飞行管理系统中飞行计划模块的功能设计与仿真实现

飞行计划模块包括飞行计划管理、航迹优化计算、飞行中实时执行等子功能模块。首先研究了飞行计划的人工创建、自动创建、状态管理等功能模块的实现方式;然后研究了水平航迹(水平计划)合成、三维航迹(垂直轨迹)优化和四维航迹生成模块的实现方式;对于飞行计划的实时执行功能模块,研究了由于危险天气、空管限制、飞机构形等因素限制而进行计划偏离、直飞、等待、激活备用计划、航路备降、盘旋等待等功能模块的实现方式;最后以波音737-800飞机的相关数据为例进行了仿真计算,研究结果可为飞行管理系统的研究提供参考。     

考虑飞机排放因素的飞机巡航性能参数优化方法

巡航是民航飞机主要的飞行阶段,航班飞行中绝大多数的燃油消耗、飞行时间和污染物排放均发生在该阶段。基于国际民航组织（ICAO）基准排放数据和BM2方法,建立了污染物排放量和排放成本计算模型;提出污染物排放价格权重、成本指数排放因子和综合成本指数概念,以改进飞行成本计算模型,考虑污染物排放对飞行成本优化的影响;通过计算分析输入成本指数对性能参数和飞行成本的影响,建立了基于搜索方法的综合成本指数优化流程,并采用Visual Studio予以开发实现;然后计算了综合成本指数飞行的经济效益,以及飞机质量、成本指数和巡航高度对飞行成本的影响。结果表明,选择合适的综合成本指数和巡航高度,可使总飞行成本达到最小,提高运行经济性。与传统巡航相比,在典型情况下采用综合成本指数巡航可以降低相同条件下的总飞行成本的0.15%。     

民用飞机飞行试验任务优化技术研究与实现

针对具有复杂耦合关系的试飞任务难以进行全局优化的问题,提出了一种计算机辅助任务优化方法,该方法将复杂的试飞任务优化问题分解为多项串联问题,然后采用启发式算法(A*算法)和遗传算法相结合的混合遗传算法获得试飞任务单的较优组合,并以此为基础实现对试飞任务进行全局优化。工程应用表明,通过使用该方法获得的试飞任务优化结果置信度高,可有效缩短飞行试验任务周期和降低试验成本。     

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

民用飞机试飞规划与管理技术研究

梳理了通用的民机试飞需求类型,讨论了民机试飞任务分工和试飞计划制订原则,分析了民机试飞科目特点和逻辑关系,研究并提出了一种民机试飞任务优化方法,系统地阐述了试飞规划与管理体系,实现了民机试飞的闭环控制,解决了国内试飞规划中未能系统研究的问题,并创建了一套具有国际先进水平的民机试飞规划与管理系统(Flight Test Control System,简称"FTCS")。FTCS已在实际型号试飞工作中得到了验证和应用,起到了减少试飞架次和提高试飞效率的作用,具有实际的工程应用意义。     

基于速度增量的空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划

针对空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划问题,提出了基于速度增量的多目标逼近轨迹优化方法,优化指标为总速度增量及逼近时间。首先建立逼近过程相对动力学模型及最优逼近轨迹优化模型,然后利用改进型非劣分类遗传算法得到相对逼近距离1.5 km内逼近轨迹的Pareto最优解。仿真结果表明,该方法可以揭示空间绳系机器人逼近距离1.5 km内逼近时间、燃料消耗、相对目标的面内视界角及速度增量次数之间的相互关系,能满足针对不同任务需求提供相应最优轨迹的要求。     

Impact of mission requirements and constraints on conceptual launch vehicle design

The objective of this paper is to analyse the impact of mission requirements and constraints on both the optimum vehicle design and the effects on flight path selection for two types of reusable two-stage-to-orbit launch vehicles. The first vehicle type considered provides horizontal take-off and landing capabilities and is intended to be propelled by an airbreathing propulsion system during stage 1 flight. The second vehicle type assumes a vertical launch and is accelerated by a rocket propulsion system during the booster stage ascent flight. The analysis employs a design tool for simultaneous system and mission optimization. It consists of a CAD-based preliminary vehicle design tool, aerodynamic and aerothermodynamic calculation software, flight simulation programs, and a two-level decomposition optimization algorithm enabling simultaneous system and flight optimization. The results to be presented show that the cruise flight requirement for an European launched mission of the airbreathing vehicle results in a loss of 60 % payload mass as compared to a mere accelerated ascent for a near equatorial mission into the same target orbit assuming constant take-off mass. The strong dependencies of mission requirements on both the optimal vehicle design and the ascent performance are determined for the rocket-powered vehicle type by varying the inclination and altitude of the target orbit.     

A multi-objective multi-memetic algorithm for network-wide conflict-free 4D flight trajectories planning

Under the demand of strategic air traffic flow management and the concept of trajectory based operations (TBO),the network-wide 4D flight trajectories planning (N4DFTP) problem has been investigated with the purpose of safely and efficiently allocating 4D trajectories (4DTs) (3D position and time) for all the flights in the whole airway network.Considering that the introduction of large-scale 4DTs inevitably increases the problem complexity,an efficient model for strategic level conflict management is developed in this paper.Specifically,a bi-objective N4DFTP problem that aims to minimize both potential conflicts and the trajectory cost is formulated.In consideration of the large-scale,high-complexity,and multi-objective characteristics of the N4DFTP problem,a multi-objective multi-memetic algorithm (MOMMA) that incorporates an evolutionary global search framework together with three problem-specific local search operators is implemented.It is capable of rapidly and effectively allocating 4DTs via rerouting,target time controlling,and flight level changing.Additionally,to balance the ability of exploitation and exploration of the algorithm,a special hybridization scheme is adopted for the integration of local and global search.Empirical studies using real air traffic data in China with different network complexities show that the pro posed MOMMA is effective to solve the N4DFTP problem.The solutions achieved are competitive for elaborate decision support under a TBO environment.